Зміст
Введення
Глава 1. Огляд систем розпізнавання форм
1.1 Поняття системи розпізнавання образів: історія і сучасність
1.2 Класифікація систем розпізнавання
1.3 Поняття системи розпізнавання форми мікрооб'єктів
Глава 2. Розробка системи розпізнавання форми мікрооб'єктів
2.1 Проблема розробки автоматичних систем оцінки результату крісталлогенеза
2.2 Розробка алгоритму розпізнавання ліній і розрахунок їх радіальних і тангенціальних складових
2.3 Реалізація алгоритму в програмному середовищі
Глава 3. Дослідження характеристик системи розпізнавання форми мікрооб'єктів
3.1 Тестування системи розпізнавання форми мікрооб'єктів
3.2 Аналіз та інтерпретація результатів тестування
Висновок
Бібліографічний список
Введення
У сучасному світі дуже стрімко з'являються нові області і методи досліджень, особливо в галузі медицини. Більшість даних отримують за коштами візуальних спостережень. Через наростаючого потоку одержуваної інформації її аналіз намагаються звести до автоматичним методам, щоб виключити людський фактор і зменшити похибку, але через новизни, специфічності і малої вивченості деколи це стає скрутним. Яскравим прикладом того є кристалографічні методи дослідження біологічних рідин. Через новизни методу, процес отримання даних досліджень зводиться до ручного аналізу фотографій крісталлограмм і підрахунками коефіцієнтів, несучих суб'єктивний характер і хитку шкалу оцінки. Автоматизована система аналізу крісталлограмм прискорить процес обробки даних, зменшить похибка і підвищить інформативність.
Більшість систем аналізу візуальних даних мають досить вузьку специфіку і обмежену сферу застосування, що в своїй мірі створює труднощі, але швидкий розвиток прикладних пакетів для роботи з графічною інформацією почасти її нівелює.
Таким чином, метою нашої випускної кваліфікаційної роботи є створення і дослідження системи распознаваний форм мікрооб'єктів (на прикладі крісталлограмм).
Об'єктом дослідження є системи розпізнавання форм. В якості предмета дослідження ми вибираємо розробку і дослідження характеристик системи розпізнавання форм мікрооб'єктів.
Завдання:
розглянути поняття системи розпізнавання;
розробити алгоритм для створення системи розпізнавання мікрооб'єктів на крісталлограмме;
програмна середа розпізнавання форма
реалізувати алгоритм за допомогою прикладних пакетів програмування;
досліджувати характеристики і працездатність розробленого алгоритму.
Гіпотеза дослідження: Якщо розробити ефективно функціонуючу систему розпізнавання форм мікрооб'єктів, то це сприятиме вирішенню проблеми автоматизації процесу обробки крісталлограмм.
Методи дослідження: а) теоретичні: вивчення літератури присвяченій і пов'язаної з проблемою, програм розпізнавання, аналіз і співвіднесення інформації; б) практичні: узагальнення досвіду робіт в області розпізнавання, автоматизації, розробка та аналіз працездатності алгоритму розпізнавання форм.
Наукова новизна дослідження полягає в підході до аналізу крісталлограмм, як до аналізу форм, напрямків і розподілів ліній лежачих на окружності. Даний підхід реалізується в алгоритмі розпізнавання форм мікрооб'єкту і відображає структурну картину крісталлограмми.
Практична значимість роботи полягає в тому, що розроблено та реалізовано алгоритм розпізнавання форми мікрооб'єктів та проведено дослідження його застосовності.
Глава 1. Огляд систем розпізнавання форм
Для початку розробки системи необхідно вивчити теоретичну основу систем розпізнавання, ознайомитися з основними етапами історії їх розвитку, принципом роботи, класифікаціями та сформулювати поняття системи розпізнавання форм мікрооб'єктів.
.1 Поняття системи розпізнавання образів: історія і сучасність
Розпізнавання - це здатність живих організмів виявляти в потоці інформації, що надходить від органів чуття, певні об'єкти, закономірності, явища. Воно може здійснюватися на основі зорової, слухової, тактильної інформації. Так, людина без зусиль може дізнатися іншого знайомого йому людини, глянувши на нього або почувши його голос. Деякі тварини активно вик...
